from setuptools  import find_packages,setup
#安装使用方法
    #推荐使用 pip install . 直接安装（一般可以在~/.local/python x.x/sitepackages下找到）
    #或者在anaconda环境下使用 conda install （如果在conda环境下使用pip也会默认安装到当前conda环境）
#或者使用下面方法
    #先执行 python setup.py build
    #然后执行 python setup.py install
    #记录安装文件列表，可在安装语句后面  --record files.txt 。在卸载的时候用xargs rm -rf < files.txt
setup(
    name='analyse',
    version='0.1',
    author='Guanyue Chen',
    author_email='769915784@qq.com',
    #指明需要载入的包，和当前目录下的同名文件夹相映射.find_packages返回在analyse目录下的所有包
    packages=['analyse']+["%s.%s" % ('analyse', i) for i in find_packages('analyse')],
    description='epoch analyse',
    #=============
    #指明包中依赖的数据文件（大数据文件往往以。txt，scv等格式存放），指定后会被一起安装到系统库。目前不需要数据文件。
    #package_data  = {"包名": ["*.txt"],},
    #================~
    #指明需要依赖的外部包
    # install_requires=["numpy >= 1.8.1", "matplotlib"],

)
#参考网页-----https://zhuanlan.zhihu.com/p/128020789

#如果使用distutils的升级工具setuptools，有以下好处
# 利用EasyInstall自动查找、下载、安装、升级依赖包
# 创建Python Eggs
# 包含包目录内的数据文件
# 自动包含包目录内的所有的包，而不用在setup.py中列举
# 自动包含包内和发布有关的所有相关文件，而不用创建一个MANIFEST.in文件
# 自动生成经过包装的脚本或Windows执行文件
# 支持Pyrex，即在可以setup.py中列出.pyx文件，而最终用户无须安装Pyrex
# 支持上传到PyPI
# 可以部署开发模式，使项目在sys.path中
# 用新命令或setup()参数扩展distutils，为多个项目发布/重用扩展
# 在项目setup()中简单声明entry points，创建可以自动发现扩展的应用和框架

#其他
# data_files=[] #安装过程中需要安装的静态文件（如配置文件cfg等）
# package_data=[] #希望被打包的文件
# exclude_package_data = [] #不打包某些文件